Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Giới thiệu môn học

Trí Tuệ Nhân Tạo

(IT 3160)

Ngô Văn Linh

[email protected].vn

Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội

Viện Công nghệ thông tin và truyền thông

Năm học 2020-2021

1

Cấu trúc môn học

◼ Số tuần: 15

❑ Lý thuyết: 11-12 tuần

❑ Sinh viên trì nh bày đồ á n mô n học: 03-04 tuần

◼ Thời gian và địa điểm

• Lớp: Sá ng thứ 3,5 Phò ng TC304; Trang Web của mô n học

https://users.soict.hust.edu.vn/linhnv/

Thời gian gặp sinh viên

• Hẹn trước qua e-mail

• DS Lab - Bộ mô n Hệ thống thô ng tin, Viện CNTT&TT (Nhà B1, Phò ng

1002)

Trí Tuệ Nhân Tạo – IT 3160

2

Nội dung môn học

◼ Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo

◼ Tác tử

◼ Giải quyết vấn đề: Tìm kiếm, Thỏa mãn ràng buộc

◼ Logic và suy diễn

◼ Biểu diễn tri thức

◼ Biểu diễn tri thức không chắc chắn

◼ Học máy

Trí Tuệ Nhân Tạo – IT 3160

3

Mục tiêu của môn học

Giúp sinh viên có kiến thức và hiểu biết về:

◼ Cá c khái niệm cơ bản của Trí tuệ nhân tạo

◼ Cá c kỹ thuật cơ bản của Trí tuệ nhân tạo

◼ Cá c ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo trong thực tế

Trí Tuệ Nhân Tạo – IT 3160

4

Đánh giá

◼ Đồ án môn học (P): Tối đa 10 điểm

• Mỗi đồ án được thực hiện bởi một nhóm gồm 2-4 sinh viên

• (Tự do) chọn một trong số các đề tài được gợi ý – Hoặc đề cử một

đề tài mới về Trí tuệ nhân tạo hoặc Hệ thống thông minh

• Xây dựng hệ thống thử nghiệm (a prototypical system)

◼ Thi viết (E): Tối đa 10 điểm

◼ Điểm môn học (G)

• G = 0,3 x P + 0,7 x E

Trí Tuệ Nhân Tạo – IT 3160

5

Danh sách các đề tài được gợi ý

◼ Xây dựng một hệ thống tác tử thông minh nhằm giải quyết một bài

toán thực tế

◼ Xây dựng một hệ thống giải quyết một bài toán thực tế dựa trên cá c

chiến lược tìm kiếm heuristic

◼ Xây dựng một hệ thống giải quyết một bài toán thực tế dựa trên

phương pháp thỏa mãn ràng buộc

◼ Xây dựng một hệ thống suy diễn dựa trên các biểu diễn tri thức (ví dụ:

luật sản xuất, frame, mạng ngữ nghĩa,…)

◼ Xây dựng một hệ thống suy diễn với tri thức không chắc chắn (ví dụ:

suy diễn dựa trên xác suất, hoặc dựa trên logic mờ)

◼ Xây dựng một hệ thống học máy nhằm giải quyết một bài toán thực tế

(ví dụ: phân loại, phân lớp, phân cụm, nhận dạng, dự đoán, …)

◼ Xây dựng một hệ thống lập kế hoặch

Trí Tuệ Nhân Tạo – IT 3160

6

Đồ án môn học – Đề xuất đề tài

◼ Tự do đề cử một bài toán thực tế cần giải quyết – phù hợp để

áp dụng các kỹ thuật và phương pháp trong Trí tuệ nhân tạo

◼ Đề xuất đề tài (lưu trong file PDF) phải được diễn giải cụ thể

• Dài khoảng 1 hoặc 2 trang

• Mô tả bài toán thực tế sẽ được giải quyết (mục đích, yêu cầu,

kịch bản ứng dụng, …)

• Trình bày sơ lược (ý tưởng) về phương pháp (giải pháp) được

dự định sẽ sử dụng để giải quyết bài toán

• Trình bày các thông tin về đầu vào (input) và đầu ra (output) của

hệ thống sẽ được cài đặt

◼ Lớp trưởng tập hợp đề xuất và gửi qua email

• Đề xuất đề tài của nhóm

• Thông tin các thành viên của nhóm: Tên, Mã số sinh viên, Email

Trí Tuệ Nhân Tạo – IT 3160

7

Đồ án môn học – Các yêu cầu

◼ Kết quả của đồ án phải được trình bày ở cuối môn học

Tất cả các thành viên phải tham gia vào việc thực hiện và trình bày đồ án

◼ Báo cáo kết quả của đồ án bao gồm:

• Mã nguồn (source codes): lưu trong một file nén

• File hướng dẫn (readme file) mô tả chi tiết cách thức cài đặt/biên

dịch/chạy chương trình (và các gói phần mềm được sử dụng kèm theo)

• Tài liệu báo cáo đồ án (lưu trong file PDF) mô tả các thông tin sau:

- Giới thiệu và mô tả về bài toán thực tế được giải quyết

- Các chi tiết của phương pháp được dùng để giải quyết bài toán

- Các chức năng chính của hệ thống (và cách sử dụng)

- Các phương pháp, gói phần mềm, dữ liệu,…có sẵn (của người khác)

được sử dụng / khai thác trong công việc của đồ án

- Các vấn đề / khó khăn gặp phải trong quá trình thực hiện công việc của

đồ án, và cách thức được dùng để giải quyết (vượt qua)

- Các tranh luận / khám phá / kết luận, và các đề cử cho việc tiếp tục

phát triển và cải tiến trong tương lai

Trí Tuệ Nhân Tạo – IT 3160

8

Đồ án môn học – Đánh giá

◼ Công việc đồ án được đánh giá theo các tiêu chí sau:

• Mức độ phức tạp / khó khăn của bài toán thực tế được giải quyết

• Chất lượng (sự đúng đắn và phù hợp) của phương pháp được dùng

để giải quyết bài toán

• Sự thỏa đáng của các tranh luận (nhận xét, đánh giá) đối với bài toán

và phương pháp được sử dụng

• Chất lượng của bài trình bày (presentation) kết quả đồ án

• Chất lượng của tài liệu báo cáo kết quả đồ án

• Cài đặt hệ thống thử nghiệm (các chức năng, dễ sử dụng, …)

◼ Bài trình bày trong khoảng 15 phút, và phù hợp với những gì được

nêu trong tài liệu báo cáo

◼ Nếu sử dụng lại / kế thừa / khai thác các mã nguồn / các gói phần

mềm / các công cụ sẵn có, thì phải nêu rõ ràng và chính xác trong

tài liệu báo cáo (và đề cập trong bài trình bày)

Trí Tuệ Nhân Tạo – IT 3160

9

Tài liệu học tập

◼ Các bài giảng trên lớp (Lecture slides)

◼ Sách tham khảo

• S. Russell and P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern

Approach (2nd Edition). Prentice Hall, 2002.

• T. M. Mitchell. Machine Learning. McGraw-Hill, 1997.

Trí Tuệ Nhân Tạo – IT 3160

10

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Giới thiệu môn học - Ngô Văn Linh